Editorial

Signos Vitales de Aprendizaje(SVA) :Una perspectiva desde las Analitica de Aprendizaje

Salas Alvarez, Daniel; Gómez Gómez, Jorge

Daniel Salas Alvarez

danielsalas@correo.unicordoba.edu.co

Universidad de Córdoba Colombia

Jorge Gómez Gómez

jeliecergomez@correo.unicordoba.edu.co

Universidad de Córdoba Colombia

Revista ingeniería e Innovación

Universidad de Córdoba, Colombia

ISSN: 2346-0466

ISSN-e: 2346-0474

Periodicidad: Semestral

vol. 10, núm. 1, 2022

revistaiei@correo.unicordoba.edu.co

URL: http://portal.amelica.org/ameli/journal/350/35038103503810001/

DOI: https://doi.org/10.21897/23460466.3104

Autor de correspondencia: danielsalas@correo.unicordoba.edu.co

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Resumen: Los Signos Vitales de Aprendizaje(SVA) se pueden definir como el conjunto de características o perfil esencial del estudiante, de carácter sistemático y progresivo, que permite evidenciar el estado de competencias y resultados de aprendizaje, en cualquier momento y lugar del proceso formativo, así como se pueden conocer los signos vitales de una persona, en su estado de salud, inclusive, sin estar necesariamente en un centro médico, así es necesario, que se conozca por todos los actores de formación, es decir, estudiantes, profesores, jefes de áreas, escuelas, departamentos y dependencias académicas y administrativas de las instituciones de educación superior, todo esto, es posible lograrse hoy, con la implementación de las Analiticas de Aprendizaje, que vienen del inglés Learning Analytics, que buscan recolectar y analizar los datos de los aprendices para observar el rendimiento académico y las dificultades en el proceso de aprendizaje, con el fin de incorporar estrategias y herramientas para su mejoramiento en los diferentes contextos de formación y lograr un aprendizaje efectivo, personalizado, optimizado y adaptado a las necesidades reales de los aprendices[1][2][3][4]

Signos Vitales de Aprendizaje(SVA) :Una perspectiva desde las Analitica de Aprendizaje

Los Signos Vitales de Aprendizaje(SVA) se pueden definir como el conjunto de características o perfil esencial del estudiante, de carácter sistemático y progresivo, que permite evidenciar el estado de competencias y resultados de aprendizaje, en cualquier momento y lugar del proceso formativo, así como se pueden conocer los signos vitales de una persona, en su estado de salud, inclusive, sin estar necesariamente en un centro médico, así es necesario, que se conozca por todos los actores de formación, es decir, estudiantes, profesores, jefes de áreas, escuelas, departamentos y dependencias académicas y administrativas de las instituciones de educación superior, todo esto, es posible lograrse hoy, con la implementación de las Analiticas de Aprendizaje, que vienen del inglés Learning Analytics, que buscan recolectar y analizar los datos de los aprendices para observar el rendimiento académico y las dificultades en el proceso de aprendizaje, con el fin de incorporar estrategias y herramientas para su mejoramiento en los diferentes contextos de formación y lograr un aprendizaje efectivo, personalizado, optimizado y adaptado a las necesidades reales de los aprendices[1] [2] [3] [4]

Las Analiticas de Aprendizaje constituyen hoy un enorme desafío para las instituciones para la toma de decisiones basado en evidencias asociadas con los datos, pero aún así son mayores los retos asociados con los sistemas de medición que soportan dichas evidencias.

Ahora bien, un aspecto central de las Analiticas de Aprendizaje son los sistemas de medición, y éstas cobran suma importancia en los SVA, como un enfoque para determinar los conocimientos y habilidades desde una perspectiva holística, considerando que es importante tener en cuenta los métodos utilizados para cuantificar las actividades y obtener los resultados esperados, por cual es necesario tener en cuenta el diseño de las actividades de aprendizaje y las competencias de los estudiantes.

Una primera aproximación epistemológica sobre la medición, la realiza Simon Knigth y Simon Buckingham[5], donde plantean que hace referencia a la medición del “Conocimiento” desde una perspectiva o un enfoque analítico, entendiendo este conocimiento como las habilidades para desarrollar en algún contexto de aprendizaje.

Una segunda aproximación de la medición la esboza Yaov Bergner[6] [7], desde la perspectiva psicológica y educativa, pero en el mismo sentido que la plantea Knigth y Simon Buckingham, es decir, desde el conocimiento y la comprensión de los estudiantes de tal manera que se pueda contar con medidas efectivas para el logro de las competencias, habilidades, actitudes y emociones.

Ahora bien, los planteamientos de medición esbozados anteriormente, son claves para estructurar los SVA, en varias dimensiones, entre ellas,

Imagen 1
estructura de los SVA

Elaboración propia, 2022

Es claro, entonces, que las evidencias asociadas con los sistemas de mediciones deben contribuir a conocer a niveles de granularidad muy finos las competencias alcanzadas por los estudiantes, en cualquier área de conocimiento o curso específico de formación sin importar el tipo y nivel de formación que se esté llevando a cabo, sumado a ello, las evidencias en los sistemas de medición deben dar cuenta de las capacidades de los estudiantes en torno a los resultados de aprendizaje.

Finalmente, los SVA, pueden evidenciar el rendimiento académico de los estudiantes de manera personalizada, o por grupos de estudiantes, en sus diferentes niveles y categorías, logrando apoyar la toma de decisiones institucionales, mediante herramientas tecnológicas tipo Dashboard con sistemas de predicción que apoyen a los profesores y en general a la institución en el mejoramiento continuo del proceso formativo.

Referencias

[1] LAK (2011), 1st International Conference on Learning Analytics and Knowledge

[2] Duval, E and Verbert, K. (2011) Learning Analytics

[3] Duval, E.(2011) Attention Please ! Learning Analytics for visualization and recommendation. Proceeding of LAK2011: International Conference On Learning Analytics 432q

[4] Elias, T (2011) Learning Analytics: Definitions, Processes

[4] Elias, T (2011) Learning Analytics: Definitions, Processes and potential.

[5] Knight, S, Buckingham Shum (2017) Theory and Learning Analytics, Handbook Learning Analytics.

[6] Bergner, Y (2017) Measurment and its uses in Learning Analytics Handb. Learn Anal., pp35-48. 2017

[7] Gray,G, Bergner, Y., (2022 A Practitioner’s Guide to Measurement in Learning Analytics - Decisions, Opportunities, and Challenges, Handb. Learn Anal, pp 20-28

Notas de autor

danielsalas@correo.unicordoba.edu.co